pde-constrained optimization | BriefGPT

关键词pde-constrained optimization

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ICML使用神经行星行走方法解决泊松方程
提出了一种名为 Neural Walk-on-Spheres（NWoS）的新型神经 PDE 求解器，用于高维 Poisson 方程的高效求解。通过利用随机表示和 Walk-on-Spheres 方法，基于球内泊松方程的递归求解，我们开发了用
PDFa month ago
ICLR基于专家模型的物理约束扩展
通过使用 Mixture-of-Experts (MoE)，我们开发了一种可扩展的方法来强制执行硬物理约束，以增强神经 PDE 求解器在预测挑战性非线性系统动力学方面的准确性，并改善训练稳定性以及在训练和推断阶段所需的计算时间。
PDF5 months ago
精确增广拉格朗日与随机迭代草图的受限最优化
本篇研究开发了一种自适应的非精确牛顿法，通过使用随机迭代草图求解器不精确地求解拉格朗日牛顿系统，并在精确增广拉格朗日优势函数上执行线搜索以选择适当的步长，以控制随机求解器的精度和惩罚参数，以确保不精确的牛顿方向是精确增广拉格朗日的下降方向，
PDFa year ago
可扩展的深度学习方法求解高维动态最优输运问题
本文提出了一种基于深度学习方法，通过蒙特卡洛方法计算动态高维空间下的最优输运问题的解法。与其他方法相比，我们的方法在更高维度下能够给出更准确的结果，并具有良好的可扩展性。
PDF2 years ago
非光滑分析与优化
这篇论文讲述了推导逆问题、图像处理和 PDE 约束优化中的非可微优化问题所需的必要最优条件和数值算法，涵盖广义导数概念，凸函数和次微分，Fenchel 对偶，单调算子和解算子，Moreau-Yosida 正则化，极值点和（一些）一阶分裂方法
PDF7 years ago